心电图心跳信号分类 赛题理解

概述

赛题理解及 baseline 学习 2 天。

• 理解赛题数据和目标，清楚评分体系。
• 完成赛题报名和数据下载，理解赛题的解题思路。
• 学习 baseline 方案，并成功运行提交结果。

Task 1 文档

代码仓库地址（结束后将开源）

Baseline 学习

1. 首先使用 pandas 导入训练数据和测试数据。
2. 之后进行数据预处理：
   1. 将心电信号数据展开分割为独立的列。
   2. 做了一个减少内存占用的操作：判断值的大小，为其选择刚好可以装下的数据类型。
3. 准备训练数据：
   1. 将所给的训练数据集拆分为 x_train （丢弃 id 和 label 列，仅心电信号列） 和 y_train（仅标签列）；
   2. 将说给的测试集数据丢弃掉 id 列。
4. 使用 5 折交叉验证：kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=seed)。
5. 使用了 lightgbm 作为分类器。
6. 为 lightgbm 构建数据集：

train_matrix = clf.Dataset(trn_x, label=trn_y)
valid_matrix = clf.Dataset(val_x, label=val_y)

7. 训练：model = clf.train(...)
8. 预测：

val_pred = model.predict(val_x, num_iteration=model.best_iteration)
test_pred = model.predict(test_x, num_iteration=model.best_iteration) 

9. 计算 loss：

   def abs_sum(y_pre,y_tru):
       y_pre = np.array(y_pre)
       y_tru = np.array(y_tru)
       loss = sum(sum(abs(y_pre-y_tru)))
       return loss
   
   val_y = np.array(val_y).reshape(-1, 1)
   val_y = onehot_encoder.fit_transform(val_y)
   score = abs_sum(val_y, val_pred)
   

提交的结果

我纠正了一个 bug，改了几个参数：

Links: heartbeat-classification-1

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